(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111524821.1 (22)申请日 2021.12.14 (71)申请人 南京信息职业 技术学院 地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大 学城文澜路99号 (72)发明人 殷晓春　顾小丽　李方方　董志勇　 (74)专利代理 机构 南京纵横知识产权代理有限 公司 32224 代理人 董建林 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/20(2012.01) (54)发明名称 一种实时学业预警方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种实时学业预警方法及系 统， 所述方法包括构建学业预警模型； 根据学业 预警模型， 计算每名学生的预测成绩； 根据所述 每名学生的预测成绩， 进行学业预警。 本发明通 过学业预警模型， 提前计算每名学生的预测成 绩， 需要查询时， 可以直接获得预测成绩， 增强了 学业预警的实时性， 提高了学业预警的效率。 权利要求书1页 说明书6页 附图3页 CN 114330840 A 2022.04.12 CN 114330840 A 1.一种实时学业预警方法， 其特 征在于， 包括： 构建学业预警模型； 根据学业预警模型， 计算每名学生的预测成绩； 根据所述每名学生的预测成绩， 进行 学业预警。 2.根据权利要求1所述的实时学业预警方法， 其特征在于， 所述学业预警模型的构建包 括以下步骤： 获取学生数据， 构建训练数据集； 利用训练数据集， 基于随机森林算法， 训练得到学业预警模型。 3.根据权利要求2所述的实时学业预警方法， 其特征在于， 所述学生数据包括学习成绩 数据库、 学生基本信息数据库和学生行为数据库。 4.一种实时学业预警系统， 其特 征在于， 包括： 模型训练子系统， 用于根据学生数据， 构建学业预警模型； 成绩预测子系统， 用于根据所述学业预警模型， 计算每名学生的预测成绩； 预警查询子系统， 用于根据所述每名学生的预测成绩， 进行 学业预警。 5.根据权利要求4所述的实时学业预警系统， 其特征在于， 所述模型训练子系统包括数 据采集与预处理模块和算法训练模块， 所述数据采集与预处理模块用于获取处理学生数 据， 所述算法训练模块用于训练学业预警模型。 6.根据权利要求4所述的实时学业预警系统， 其特征在于， 所述学生数据包括学习成绩 数据库、 学生基本信息数据库和学生行为数据库。 7.根据权利要求4所述的实时学业预警系统， 其特征在于， 所述成绩预测子系统包括文 件监控模块和学业数据存储模块， 所述文件监控模块根据学业预警模型计算每名学生的预 测成绩， 所述学业数据存 储模块用于存 储每名学生的预测成绩。 8.根据权利要求4所述的实时预警系统， 其特征在于， 所述预警查询子系统包括Web客 户端模块、 Web服 务器端模块和gRPC服 务器模块。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114330840 A 2一种实时学业预警方 法及系统 技术领域 [0001]本发明涉及数据处 理技术领域， 尤其涉及一种实时学业预警方法及系统。 背景技术 [0002]AI技术和大数据技术的发展促进了智慧教育的快速发展， 也改变了传统的教育方 式。 学业预警是智慧教育的一个重要应用场景， 其 目的是通过分析学校积累的海量学生学 习成绩、 学生行为等数据， 对学生未来的学业成绩进行预测， 识别出成绩异常的学生， 以便 于提前对这些 学生给予针对性的指导。 [0003]现有的学业预警技术方案主要关注于于预测模型算法的准确性或者学生数据的 多样性及完整性， 使用方式不灵活， 难以满足用户实时调用算法模型获得预测数据的需求， 降低了学业预警系统的实用性。 发明内容 [0004]本发明的目的在于克服现有技 术中的不足， 提供一种实时学业预警方法及系统。 [0005]第一方面， 本发明提供一种实时学业预警方法， 包括： [0006]构建学业预警模型； [0007]根据学业预警模型， 计算每名学生的预测成绩； [0008]根据所述每名学生的预测成绩， 进行 学业预警。 [0009]进一步的， 所述学业预警模型的构建包括以下步骤： [0010]获取学生数据， 构建训练数据集； [0011]利用训练数据集， 基于随机森林算法， 训练得到学业预警模型。 [0012]进一步的， 所述学生数据包括学习成绩数据库、 学生基本信息数据库和学生行为 数据库。 [0013]第二方面， 本发明提供一种实时学业预警系统， 包括： [0014]模型训练子系统， 用于根据学生数据， 构建学业预警模型； [0015]成绩预测子系统， 用于根据所述学业预警模型， 计算每名学生的预测成绩； [0016]预警查询子系统， 用于根据所述每名学生的预测成绩， 进行 学业预警。 [0017]进一步的， 所述模型训练子系统包括数据采集与预处理模块和算法训练模块， 所 述数据采集与预处理模块用于获取 处理学生数据， 所述算法训练模块用于训练学业预警模 型。 [0018]进一步的， 所述学生数据包括学习成绩数据库、 学生基本信息数据库和学生行为 数据库。 [0019]进一步的， 所述成绩预测子系统包括文件监控模块和学业数据存储模块， 所述文 件监控模块根据学业预警模型计算每名学生的预测成绩， 所述学业数据存储模块用于存储 每名学生的预测成绩。 [0020]进一步的， 所述预警查询子系统包括Web客户端模块、 Web服务器端模块和gRPC服说　明　书 1/6 页 3 CN 114330840 A 3